El aprendizaje automático en entornos educativos universitarios: caso deserción académica

• Autores: Carlos Henríquez Miranda, Dixon David Salcedo Morillo, Germán Sánchez Torres
• Localización: Prospectiva, ISSN-e 2216-1368, ISSN 1692-8261, Vol. 20, Nº. 1, 2022
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of Machine Learning in university educational environments: academic dropout case
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• Resumen
  • español

    Uno de los principales problemas que enfrenta el sistema de educación superior en distintos países se relaciona con los altos niveles de deserción académica al cursar una carrera de pregrado. El número de alumnos que logra culminar sus estudios superiores no es alto, evidenciando que una gran parte de éstos abandona sus estudios principalmente en los primeros semestres. Las nuevas tecnologías como el aprendizaje automático han permitido la creación de aplicaciones de software que ayudan a la comprensión y solución de muchos problemas actuales. En el campo de la educación, estas tecnologías se han aplicado en los procesos administrativos y académicos durante mucho tiempo. Este artículo presenta el diseño de un modelo que permite predecir si un estudiante desertará o no. Para la validación del modelo se construyó un prototipo y se realizaron varios experimentos con datos reales de una institución educativa. Los resultados obtenidos son prometedores y sientan las bases para futuras investigaciones en este campo.

  • English

    One of the main problems faced by the higher education system in different countries concerns the high levels of academic dropout when studying for an undergraduate degree. The number of students who manage to complete their higher studies is not high, suggesting that a large part of them abandon their studies, mainly in the first semesters. New technologies such as machine learning have allowed the creation of software applications that help understand and solve many current problems.In the field of education, these technologies have been applied in administrative and academic processes for a long time. This article presents the design of a model that allows predicting whether a student will drop out or not. For the validation of the model, a prototype was built and several experiments were carried out with real data from an educational institution. The results obtained are promising and lay the foundations for future research in this field.